刘德寰:北京大学新媒体研究院教授
引子:
本想按部就班地写完纬度篇、人口篇之后,写旅游篇,但是4月25日的疫情信息打破了既定的研究顺序,因为就在这一天,远在南美的厄瓜多尔单日新增病例达到:新增11536例,一天增长了50%以上。
“厄瓜多尔内政部长玛丽亚·葆拉·罗莫(兼任全国应急行动委员会主席)指出,迄今为止,当局已进行了56513人次病毒检测,其中已确诊22719例。实际情况并不是确诊病例从昨天到今天翻了一番,而是因为许多此前没能进行的“积压”检测集中公布了结果。罗莫澄清说:“我们进行的检测越多,确诊病例就会越多。”她说,一个多月前,全国只有一个实验室有能力进行病毒检测,当时的检测量为每天350人次。”
这个消息被埋葬在多国疫情蔓延的信息中一个没有被重视的信息,几个原因,南美很远、厄瓜多尔不熟悉、疫情最严重的瓜亚基尔港没听说过,也许只有爱吃大虾的国人隐约知道厄瓜多尔大虾……
1700万人口,曾经只有一个实验室可以检测病毒,每天350人,意味着新增的11536病例需要32天才能检测完成,那么32天造成什么样的传播后果?不知道;
56513人次病毒检测,其中已确诊22719例。平均每2.5次检测就有一个确诊病例,这是什么样的严重程度?不知道;
“官方公布最新数据显示,厄瓜多尔新冠肺炎死亡病例只有不到600例,新增16例。不过有媒体估计,新冠肺炎在厄瓜多尔导致的死亡病例总数,可能是上述公布数字的15倍。”《纽约时报》的这个估计如果是真的,意味着有大约8000-9000的死亡病例,就按照现在死亡率最高的区域15%来计算,真实的病例数会达到60000例,真会这样吗?不知道;
4月初开始,不断被媒体报道出来的:厄瓜多尔的医院,太平间,殡仪馆和墓地都已满负荷运转,没有棺材可用,人们只能用纸箱、塑料布和床单来包裹死者的尸体,直到尸体开始发臭,他们才将尸体移到室外,甚至在街上躺了好几天都无人问津……报道是真实情况吗?不知道。
现在公布的数字,每十万人确诊病例数是133.6,对于一个人均GDP有6350美元的中高收入国家尚且如此,那么贫穷的国家会如何?不知道。
厄瓜多尔:西班牙语是赤道,所以不要以为气温可以消灭病毒,纬度也不会影响病毒的传播。
一、最不愿意看到的结论:人均GDP越高,每十万确诊病例越多。
新冠状病毒疫情属于传染病,所有相关的病毒学、流行病学专家都在强调:没有哪个群体天然具有免疫力。我们在前面的分析中也已经发现,纬度、人口密度等指标的影响在于人口聚集造成感染的可能性大小,绝对不是因为纬度、人口密度等因素的直接影响,因此所有的分析应该是一种分布的结果。
但是遗憾的是:最不应该出现相关的变量恰恰出现了不寻常的相关,而且这种相关程度之强是不多见的,相关系数高达0.838。(见表一)
这个结果告诉我们一个非常强烈的相关关系:人均GDP越高,每十万确诊病例越多。也就是说,现在公布的全球确诊病例数量呈现出明显的国家越富裕,疫情越严重。如果这个结果只是因为欧洲、北美等发达国家疫情严重造成对全球疫情结果产生影响的话,那么
亚洲的发达地区新加坡和紧邻相对不发达的马来西亚疫情差异巨大;
非洲相对富裕的南非和紧邻的不发达的纳米比亚、博茨瓦纳、莱索托、津巴布韦、莫桑比克和斯威士兰六个国家的疫情差异巨大;
相对富裕的中东国家科威特、沙特阿拉伯、阿联酋、巴林和战乱与冲突中的伊拉克、叙利亚、也门的疫情差异巨大;
相对发达国家的检测能力和治疗能力均强,能够对有需要的人及时检测,对疫情有相对及时的统计,因此导致疫情数字高,不是仅仅因为这些国家疫情更严重;
而相反,人均GDP较低的发展中国家,虽然疫情数字显示不高,但很有可能是检测能力不足,实际的疫情被严重低估,这是十分危险的。
表一:人均GDP与疫情严重程度的关系的回归分析(181个国家或者地区)
(点击图片查看大图)
*因变量:每十万人确诊病例数的自然对数,
R平方(解释力):0.702,R:0.838
二、贫富差距与疫情严重程度的关系
如果说,厄瓜多尔不属于欠发达国家,不应该放置到经济篇的分析中的话,那么,经济的另外一个侧面:贫富差距与这个国家的情况有高度的切合。
我们都知道,基尼系数反映的是贫富差距大小的评估指标,大于0.40就属于贫富差距大,而厄瓜多尔的基尼系数达到0.454。
贫富差距大会使得社会资源分配不平衡,虽然人均GDP不低,但是绝大多数人的收入并不高,财富和资源掌握在较少人手中,公共设施不完善,疫情检测与监测能力均不够,体现在数字上,就是:基尼系数越高的国家(地区),疫情越不严重,而实际上是疫情的状态没有被检测出来,已经公布的疫情数字不能反映这些国家真实的情况。
而统计的结果也显示了这个特点(见表二),即:基尼系数越高,疫情越不严重。相关程度属于中强相关,结合GDP的结果,这是一个非常危险的信号:
因为不发达国家没有能力全面检测,也没有能力监测疫情,而这些国家的疫情情况就像汹涌的暗流,随时以叫人震撼的事件和数字展现在世人面前。
表二:基尼系数与疫情严重程度的关系的回归分析(141个国家或者地区)
(点击图片查看大图)
*因变量:每十万人确诊病例数的自然对数,
R平方(解释力):0.169,R:0.411
不该相关的变量就不要相关,但是,我们都知道,疫情已经不再是疫情本身,也包括的形形色色的生活等级,最不该相关的变量成为最有解释力的变量(人均GDP)。这对世界来讲,这是个坏消息。
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刘德寰
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